これまで、R で時系列解析を行ってきたので、Python でもできるよう手習いまで、コードを手で打ってみる。 1. ランダム・ウォーク と 移動平均線 時系列データ生成（ランダムウォーク系列） （参考） 分析技術とビジネスインテリジェンス 「Python：時系列分析（その１）」 上記サイトからスクリプトを借用します （※ plt.show() を最後に追加） import numpy as np randn = np.random.randn from pandas import * import matplotlib.pyplot as plt #■ランダムウォーク系列データの作成 ts = Series(randn(1000), index = DateRange('2000/1/1', periods = 1000)) ts = ts.cumsum() #■単純移動平均 長短のトレン
プロットを利用する¶ ここでは SymPy プロット機能に関する覚え書きを記す。 所感¶ なぜ便利か。NumPy/SciPy で（数学的な）関数のプロットを作成しようものなら、自分で関数を評価して「折れ線化」して得られる点列データを Matplotlib のプロット関数に渡す。その折れ線の点列をプロット関数に渡す。ところが SymPy では数式そのものをプロット関数に渡せばよい。手間がひとつ省ける。 SymPy でも 2D または 3D のプロットを描ける。 プロット描画を実現するために Matplotlib が裏で働いている。 パッケージをインストールしていない場合は TextBackend という別の手がある。 関数をインポートする形式は from sympy.plotting import plotxxx となる。 関数 plot_implicit だけは不等式をも扱える。不等式に対
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